造一个世界，请你来

今天学点啥？

最近更新计算机辅助翻译的课件，具体是《信息检索技术》这一节时，找到了 Perplexity.ai 和 metaso.cn 秘塔AI 这两个工具，逐渐变成最近备课、搜索信息的主力工具。这些工具和ChatGPT, Claude 等大语言模型的区别在于，其中 AI 的主要任务是搜索，之后才是基于搜索的生成，内核还是 RAG 技术；而 LLM 则是理解-生成的逻辑，因此幻觉的情况会比较常见。而和传统搜索引擎相比，AI 搜索工具的优势就在于能够通过自然语言来理解我们的搜索意图，避开了传统关键词搜索带来的局限性。综合来说，这是一个介于大模型对话工具、传统搜索引擎之间的一个独特赛道，但是出于可信度、信息全面度的综合优势，偏偏打开了这部分市场。

Perplexity 的能力很强，不止于英语世界，甚至在我某次搜索国内教材的时候，给我找出一本中文教材的前几个章节 PDF, 非常惊喜。秘塔AI 本来是作为 perplexity 的平替存在，但是它有一个独特的功能：“今天学点啥”，这个太有意思了，可以根据任意文档或者网址，帮你生成一节课！里面有课件和教学的语音，甚至是我之前很喜欢的双人对话式播客的样子。听起来的感受就像是两个人在对话中给你讲一个知识点，沉浸式教学。举个例子，还有点像《生活大爆炸》里 Sheldon 和 Amy 一起录制的讲解旗子的视频。秘塔 AI 的这个功能，让我联想到 Google 的 Notebooklm, 这个工具是我去年备课商英一的主力工具，但是今年由于收归Google，也做了商业化，我反而用得更少。而秘塔 AI 创造出来的这种新的学习体验，很棒。

商业模拟：造一个世界，请你来

说到创新性的学习体验，上学期在研究生通选课《人工智能+X》的翻译模块，我做了一套四轮的本地化商业模拟游戏，用在四次课中，也挂到了网站上。关于商业模拟的前情，在四月份的这篇博客里：“从Cesim商业模拟大赛到创业模拟游戏”。这算是一个教学方法的预实验，从商科的商业模拟比赛中来。之前 MTI 的学生在进入语言服务行业之前，在学校里虽然会学计算机辅助翻译工具、项目管理的知识，但是他们很难意识到这些知识和工具在工作环境里究竟有多重要？对于他们的职场发展又意味着什么？所以会影响他们的学习动机，甚至是未来就业时对各个岗位的认知和选择。但是，商业模拟这种形式，是把职场里各个角色要做的决策和协作内容直接呈现在学生面前，让他们扮演职场中的角色，直面项目中任务要求和成本、时间、突发状况之间的张力。这从另一个方面来说，也是职场知识的前置，只是通过游戏模拟的形式。

从教师的身份中暂时抽离出来，我可太喜欢这种形式了。这不就是模拟经营、沙盘类的游戏吗？我的过山车乐园、城市天际线，都是需要我无数个决策堆出来的成熟商业体和城市规划。而这些游戏也让我开始关注生活中这些商业场景中的细节，比如环球影城、迪士尼里的员工类别、配比，演艺类活动、体验类设备对游客的吸引力和盈利点，餐饮内容、定价和设施之间的关系……这些细节都是我从游戏中先了解到，之后才在现实生活中的主题乐园中一一印证的地方，谁说不是真实的商业知识呢？

所以回到语言和翻译专业，我们的项目管理同样是这种“外行看热闹，内行看门道”的情况。虽然 AI 取代了入门级的翻译工作，但是项目管理、成本周期控制、人员配比、风险管理，这些都是仅看书难以体会的张力和逻辑。所以，我从商科学到了这种竞争性商业模拟的内核，做成了一款“本地化项目管理”的模拟经营游戏。学生可以从一封 RFQ 邮件中了解预算、工期、MT 比例、术语库和风险储备。他们要在约束里做决定，并承担决定推演出来的后果。如果在完整的周期里，加上各组之间竞争和奖励的机制，那么同学们的决策就会更理智，更有准备。这就是商业模拟的基本逻辑。

教师和学生的共同命题：自我培养

从商业模拟这个项目开始，我想到 AI 时代教师和学生都要面临的一个共同的命题：自我培养。

为什么是 AI 时代才要考虑这个问题？因为以往可能不具备这样的技术和条件，我们需要太多外源的知识和帮助，才能在一个渺茫的机遇下，实现个人成长。

为什么教师和学生都要面临这个问题？学生是因为整体的就业思维完全打破，以往是基于“我会什么”来找“什么工作需要我”，而如今 AI 可以完成几乎任何行业的入门级工作，所以学生必须找到一条能专业化的、给 AI 提出指导方向的路线。而这样的路线，从长期主义来说，必须是自己能够持续投入、至少要热爱的方向。所以，学生寻找并坚持自己的兴趣爱好不再是一个选项，而几乎是生存的必须。从另一个层面上来说，未来社会对于个人主体性的要求可能要远远高于现在。

对于教师来说，按照传统教学方式进行传道授业解惑固然可以，但是世界上既已出现更高效、效果更好的教学方式，必然会倒逼教育行业进行方法的升级。虽然短时间内鱼龙混杂，各种官方要求、标准不太稳定且会有争议，但是长久之后，新式的教学方法又会成为常态，稳定下来。而教师的个人成长，也很难像以前一样按部就班完成既定任务即可。我们也是一个个有成长性的人呐，也需要在漫漫的教学、科研方向里，找到自己真正热爱、可以持续投入的方向。教师，也不过是一个职位，它可以是任何一个职业发展道路中的一环。

回到现实，今年我已经做了一些工作。预备开两门新课：本科的《语言数据科学》，研究生的《语言服务管理与创新创业》。前者准备锻炼我的编程能力，帮我在教学中梳理已有的自然语言处理、编程知识，以及带着学生一起探索 AI 语言认知的科研方向。后者深入商业世界，在之前《翻译创业管理》的基础上，把语言服务管理再挖深一点，带着 MTI 学生找一找我们可做的创业方向。

那就继续造世界吧。边造边学。